임베디드 분석 도구 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 배포 모드(온프레미스, 클라우드 기반, 하이브리드), 통합 기능(원활한 통합, 제한적 통합), 기능(기본 분석, 고급 분석, 셀프 서비스 분석), 산업 수직(BFSI, 의료, 제조, 소매, 통신, 기타), 지역 및 경쟁별로 세분화, 2019-2029F

시장 개요

글로벌

글로벌 임베디드 분석 도구 시장은 실시간 데이터 통찰력에 대한 수요 증가와 비즈니스 애플리케이션 내 분석 통합으로 인해 상당한 성장을 목격하고 있습니다. 임베디드 분석을 통해 조직은 분석 기능을 소프트웨어 애플리케이션에 직접 통합하여 사용자가 기본 작업 환경을 벗어나지 않고도 데이터와 상호 작용하고 보고서를 생성하고 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 원활한 통합은 의사 결정 개선, 운영 효율성 향상, 보다 개인화된 사용자 경험과 같은 상당한 이점을 제공합니다. 산업 전반에 걸쳐 비즈니스 인텔리전스(BI)의 중요성이 커지면서 빅데이터의 확산은 임베디드 분석 도구 채택을 더욱 촉진하고 있습니다.

시장 성장에 기여하는 주요 요인 중 하나는 조직이 운영 데이터에서 더 깊은 통찰력을 얻어야 할 필요성이 커지고 있다는 것입니다. 기존 분석 솔루션은 종종 사용자가 여러 플랫폼 간에 전환해야 하므로 시간이 많이 걸리고 비효율적일 수 있습니다. 임베디드 분석은 사용자가 이미 익숙한 애플리케이션 내에서 직관적인 대시보드, 보고서 및 시각화를 제공하여 이러한 과제를 극복합니다. 이는 소매, 의료, IT, 금융 서비스 및 제조와 같은 분야에서 널리 채택되었으며, 이러한 분야에서는 경쟁력을 유지하는 데 실행 가능한 통찰력에 대한 빠른 액세스가 중요합니다.

인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)과 같은 기술적 발전도 임베디드 분석의 발전에 중요한 역할을 했습니다. 최신 임베디드 분석 도구에는 고급 예측 및 처방 분석 기능이 탑재되어 있어 조직에서 미래 추세를 예상하고 프로세스를 최적화하며 혁신을 추진할 수 있습니다. 또한 점점 더 많은 조직에서 비기술 사용자가 데이터에 독립적으로 액세스하고 분석할 수 있도록 지원함에 따라 셀프 서비스 분석의 성장 추세가 가속화되고 있습니다. 이러한 변화는 최소한의 IT 개입이 필요한 사용자 친화적인 임베디드 분석 솔루션 개발을 촉진하고 있습니다.

주요 시장 동인

데이터 기반 의사 결정에 대한 수요 증가

글로벌 임베디드 분석 도구 시장의 주요 동인 중 하나는 조직 전체에서 데이터 기반 의사 결정에 대한 필요성이 커지고 있다는 것입니다. 기업이 다양한 소스에서 방대한 양의 데이터를 축적함에 따라 이러한 데이터를 활용하여 실행 가능한 통찰력을 얻는 데 대한 강조가 커지고 있습니다. 기존 분석 모델은 종종 여러 플랫폼과 분리된 프로세스를 포함하므로 실시간 통찰력을 도출하기 어렵습니다. 임베디드 분석은 분석 기능을 비즈니스 애플리케이션에 직접 통합하여 사용자가 워크플로 내에서 데이터에 액세스하고 분석하고 조치를 취할 수 있도록 함으로써 이러한 격차를 해소합니다. 일상 업무에 분석을 원활하게 통합하면 더 빠르고 정보에 입각한 의사 결정이 가능해져 기업이 빠르게 변화하는 시장에서 경쟁력을 유지하는 데 도움이 됩니다. 또한 소매, 금융, 의료 및 제조와 같은 산업은 고객 경험을 향상하고 운영 효율성을 개선하며 매출 성장을 촉진하기 위해 데이터 기반 전략을 우선시하고 있습니다. 실시간 데이터 가시성에 대한 수요 증가와 더욱 민첩하고 대응성 있는 비즈니스 모델에 대한 요구가 결합되어 전 세계적으로 임베디드 분석 솔루션 도입이 촉진되고 있습니다.

비즈니스 인텔리전스 및 빅데이터 분석의 확산

비즈니스 인텔리전스(BI) 및 빅데이터 분석의 확산은 임베디드 분석 도구 시장 성장을 견인하는 중요한 요인입니다. 전 세계의 조직이 디지털 혁신을 수용함에 따라 추세를 파악하고 프로세스를 최적화하며 경쟁 우위를 확보하기 위해 데이터를 활용하는 데 점점 더 중점을 두고 있습니다. 기존 BI 플랫폼은 종종 사용자가 데이터를 분석하기 위해 여러 시스템 간을 이동해야 하므로 비효율성이 발생할 수 있습니다. 임베디드 분석은 직원이 이미 사용 중인 애플리케이션에 데이터 분석 기능을 직접 통합하여 컨텍스트를 전환하지 않고도 통찰력에 액세스할 수 있도록 함으로써 이를 극복합니다. 또한 빅데이터의 기하급수적 성장으로 인해 조직은 방대한 양의 구조화되고 구조화되지 않은 데이터를 효율적으로 분석할 방법을 찾아야 했습니다. AI와 머신 러닝의 발전으로 강화된 임베디드 분석 솔루션을 통해 기업은 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하여 중요한 의사 결정에 필요한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 보다 통합된 실시간 BI 솔루션으로의 이러한 전환은 여러 산업에서 임베디드 분석 도입을 촉진하고 있습니다.

셀프 서비스 분석 도입 증가

셀프 서비스 분석 도입 증가는 임베디드 분석 도구 시장의 주요 원동력입니다. 조직은 비즈니스 관리자 및 일선 직원과 같은 비기술 사용자가 데이터를 분석하고 독립적으로 보고서를 생성할 수 있도록 하는 데 점점 더 주력하고 있습니다. 일상적인 애플리케이션에 통합된 셀프 서비스 분석 도구를 사용하면 이러한 사용자가 IT 부서에 크게 의존하지 않고도 데이터에 액세스하고 탐색할 수 있습니다. 이러한 데이터 분석의 민주화는 의사 결정 속도를 높일 뿐만 아니라 인력의 전반적인 생산성도 향상시킵니다. 임베디드 분석 도구는 CRM, ERP, HR 시스템과 같은 비즈니스 애플리케이션에 직관적인 대시보드와 보고 기능을 직접 임베딩하여 이러한 추세에 완벽하게 부응합니다. 이러한 도구는 드래그 앤 드롭 인터페이스, 사용자 정의 가능한 시각화 및 가이드 분석을 제공하여 비전문가도 복잡한 데이터에서 통찰력을 쉽게 얻을 수 있습니다. 기업이 더 데이터 중심적이 되기 위해 노력함에 따라 임베디드 셀프 서비스 분석 솔루션에 대한 수요가 증가하여 시장 성장을 촉진하고 있습니다. 또한 경쟁이 치열한 산업에서 민첩성과 대응성에 대한 필요성이 커짐에 따라 기업은 조직의 모든 계층에 실시간 통찰력을 제공하기 위해 임베디드 분석을 점점 더 많이 도입하고 있으며, 이로 인해 셀프 서비스 솔루션에 대한 수요가 급증하고 있습니다.

AI 및 머신 러닝과 같은 고급 기술의 통합

인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)과 같은 고급 기술의 통합은 임베디드 분석 도구에 대한 주요 시장 동인입니다. 이러한 기술은 보다 정교하고 예측 가능한 통찰력을 제공함으로써 조직이 데이터를 사용하는 방식을 변화시키고 있습니다. AI와 ML 기능을 통합한 임베디드 분석 플랫폼은 패턴을 자동으로 감지하고, 추세를 예측하고, 실행 가능한 권장 사항을 제공할 수 있어 운영을 최적화하려는 기업에 매우 가치가 있습니다. 예를 들어, AI 기반 임베디드 분석은 고객 서비스 애플리케이션에서 고객 행동을 예측하고, 경험을 개인화하고, 참여를 개선하는 데 사용할 수 있습니다. 예측 및 처방 분석을 비즈니스 애플리케이션에 직접 임베디드할 수 있는 기능은 의사 결정 프로세스를 개선하고 조직이 시장 변화에 앞서 나갈 수 있도록 합니다. 게다가 AI와 ML이 더 쉽게 접근 가능하고 비용 효율적이 됨에 따라, 산업 전반의 회사가 이러한 기술을 분석 전략에 통합하고 있습니다. AI 기반 분석에 대한 수요 증가와 이러한 기능을 운영 소프트웨어에 직접 임베디드할 수 있는 편의성이 결합되어 임베디드 분석 도구 시장에서 상당한 성장을 이끌고 있습니다.

주요 시장 과제

통합 복잡성

글로벌 임베디드 분석 도구 시장의 주요 과제 중 하나는 분석 기능을 기존 애플리케이션에 통합하는 데 따른 복잡성입니다. 독립형 분석 플랫폼과 달리 임베디드 분석은 소프트웨어 환경 내에서 원활한 통합이 필요합니다. 여기에는 데이터 구조를 정렬하고, 기존 IT 인프라와의 호환성을 보장하고, 다양한 시스템에서 데이터 일관성을 유지하는 것이 포함됩니다. 많은 조직이 기술 스택의 차이, 오래된 아키텍처, 엄격한 애플리케이션 프레임워크로 인해 레거시 시스템에 분석을 임베딩하는 데 어려움을 겪습니다. 또한 통합 프로세스에는 종종 광범위한 사용자 정의가 필요하여 비용과 개발 일정이 늘어날 수 있습니다. 통합 후에도 임베디드 분석이 다양한 환경과 사용 사례에서 일관된 성능을 제공하는지 확인하는 것은 여전히 기술적 과제입니다. 회사는 또한 통합 중에 데이터 개인 정보 보호 및 보안과 관련된 문제를 해결해야 합니다. 여러 소스의 데이터에 액세스하면 신중하게 처리하지 않으면 민감한 정보가 노출될 수 있기 때문입니다. 결과적으로 전문 기술, 시간 소모적인 배포 및 지속적인 유지 관리 노력에 대한 필요성으로 인해 많은 조직에서 통합이 상당한 장벽이 됩니다.

데이터 프라이버시 및 보안 문제

데이터 프라이버시 및 보안은 글로벌 임베디드 분석 도구 시장에서 중요한 문제입니다. 임베디드 분석 도구가 비즈니스 애플리케이션 내에서 직접 민감한 정보에 액세스하고 분석하고 표시하기 때문에 조직은 강력한 데이터 보호 조치가 마련되어 있는지 확인해야 합니다. 데이터를 적절하게 보호하지 못하면 침해, 무단 액세스 및 규정 위반으로 이어질 수 있으며, 특히 의료, 금융 및 정부와 같이 규제가 엄격한 산업에서 그렇습니다. 임베디드 분석 솔루션은 GDPR, CCPA 및 산업별 표준과 같은 글로벌 규정을 준수해야 합니다. 분석 플랫폼은 실시간 통찰력을 제공하는 동시에 엄격한 액세스 제어, 암호화 및 데이터 마스킹을 유지해야 하므로 복잡성이 더해집니다. 또한 클라우드 기반 임베디드 분석 솔루션에 대한 의존도가 높아지면서 기업은 타사 서버에 데이터를 저장하고 처리하는 것과 관련된 보안 위험을 해결해야 합니다. 애플리케이션과 분석 계층 간에 데이터가 안전하게 흐르도록 하려면 신중한 계획과 지속적인 모니터링이 필요하므로 조직이 데이터 자산을 보호하면서 임베디드 분석을 최대한 활용하는 것이 어렵습니다.

높은 구현 및 운영 비용

임베디드 분석 도구를 구현하고 운영하는 데 드는 높은 비용은 조직, 특히 중소기업(SME)에 상당한 과제를 안겨줍니다. 임베디드 분석 소프트웨어를 구매하고 사용자 지정하고, 기존 애플리케이션에 통합하고, 직원을 교육하는 데 필요한 초기 투자가 상당할 수 있습니다. 게다가 시스템을 유지 관리하고, 정기적으로 업데이트하고, 데이터 볼륨이 증가함에 따라 확장하는 데 드는 운영 비용이 재정적 부담을 가중시킵니다. 리소스가 제한된 조직의 경우 이러한 비용은 엄청날 수 있습니다. 또한 지속적인 기술 지원과 분석 플랫폼을 관리하고 최적화할 수 있는 숙련된 인력이 필요하기 때문에 총 소유 비용(TCO)이 증가합니다. 일부 임베디드 분석 공급업체는 구독 기반 또는 사용량에 따른 요금과 같은 유연한 가격 책정 모델을 제공하지만, 누적 비용은 여전히 과제로 남아 있으며, 특히 장기적인 성장과 확장을 고려할 때 더욱 그렇습니다. 많은 기업에서 고급 분석에 대한 필요성과 재정적 제약 관리 간의 균형을 찾는 것은 섬세한 과제입니다.

숙련된 인력 부족

데이터 분석, 통합 및 임베디드 시스템에 대한 전문 지식을 갖춘 숙련된 전문가의 부족은 글로벌 임베디드 분석 도구 시장에서 상당한 장애물이 됩니다. 임베디드 분석을 구현하고 관리하려면 데이터 엔지니어링, 애플리케이션 개발 및 시스템 통합과 같은 분야의 전문 기술이 필요합니다. 그러나 많은 조직이 이러한 복잡한 작업을 처리하는 데 필요한 기술 전문 지식을 보유한 인력을 찾는 데 어려움을 겪으면서 인재 격차가 커지고 있습니다. 이러한 기술 부족은 분석 시장이 덜 성숙한 지역이나 전통적으로 데이터 기반 의사 결정에 크게 의존하지 않는 산업에서 더욱 두드러집니다. 또한 기술 발전의 빠른 속도로 인해 기존 직원은 최신 도구와 방법론에 대한 최신 정보를 얻기 위해 지속적인 업스킬링이 필요합니다. 숙련된 리소스가 부족하면 배포가 지연되고 분석 기능이 비효율적으로 사용되며 궁극적으로 기회를 놓치게 됩니다. 이러한 과제를 완화하기 위해 기업은 교육 프로그램, 분석 공급업체와의 파트너십에 점점 더 투자하고 있으며 보다 직관적이고 사용자 친화적인 임베디드 분석 솔루션을 도입하고 있습니다.

확장성 문제

확장성은 글로벌 임베디드 분석 도구 시장에서 또 다른 중요한 과제입니다. 기업이 성장하고 데이터 볼륨이 확장됨에 따라 임베디드 분석 솔루션은 성능을 저하시키지 않고 증가된 작업 부하를 처리할 수 있어야 합니다. 그러나 임베디드 분석을 확장하는 것은 항상 간단한 것은 아닙니다. 데이터 스토리지, 처리 능력, 네트워크 대역폭과 같은 분석 엔진을 지원하는 인프라는 일관된 성능을 보장하기 위해 함께 확장되어야 합니다. 또한 임베디드 분석 플랫폼에 액세스하는 사용자가 많아짐에 따라 동시 요청을 관리하고 응답 시간을 유지하는 것이 점점 더 복잡해집니다. 많은 조직이 비용과 확장성 간의 균형을 최적화하는 데 어려움을 겪습니다. 특히 변동하는 작업 부하나 계절적 수요 급증을 처리할 때 더욱 그렇습니다. 게다가 임베디드 분석 솔루션을 확장하려면 시스템을 모니터링, 관리 및 미세 조정하기 위한 추가 리소스가 필요하여 프로세스가 더욱 복잡해집니다. 글로벌 운영을 하는 기업의 경우, 내장형 분석 플랫폼이 여러 지역에서 확장되고 다양한 데이터 소스를 지원할 수 있도록 보장하는 것은 복잡성을 한층 더 높이는 요소입니다.

주요 시장 동향

임베디드 분석 도구에서 AI 및 머신 러닝 통합 채택 증가

글로벌 내장형 분석 도구 시장에서 가장 두드러진 동향 중 하나는 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML) 기능의 통합이 증가하고 있다는 것입니다. 기업이 보다 진보된 통찰력과 자동화된 의사 결정을 추구함에 따라 AI와 ML은 내장형 분석 솔루션의 중요한 구성 요소가 되었습니다. 이러한 기술은 예측 및 처방적 분석을 가능하게 하여 조직이 추세를 예측하고, 이상을 식별하고, 실시간으로 운영을 최적화할 수 있도록 합니다. AI 기반 내장형 분석은 데이터 처리 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 보다 정확하고 실행 가능한 통찰력을 제공하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 머신 러닝 알고리즘은 과거 데이터를 자동으로 분석하여 고객 행동을 예측하여 타겟팅된 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 또한 AI는 자연어 처리(NLP) 기능을 구동하여 사용자가 데이터를 쿼리하고 대화 형식으로 통찰력을 받을 수 있도록 할 수 있습니다. 이러한 추세는 빠르고 지능적인 의사 결정이 중요한 금융, 의료, 소매업을 포함한 다양한 부문에서 인기를 얻고 있습니다. AI와 ML이 계속 발전함에 따라 이러한 기술을 활용하는 임베디드 분석 도구는 더욱 정교해져 더 깊은 통찰력과 더욱 맞춤화된 솔루션을 제공할 것으로 예상됩니다.

셀프 서비스 분석의 성장과 비기술 사용자의 권한 부여

조직이 데이터 액세스를 민주화하고 비기술 사용자가 데이터를 독립적으로 분석할 수 있도록 권한을 부여하기 위해 노력함에 따라 셀프 서비스 분석에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있습니다. 전통적으로 분석은 데이터 전문가와 IT 전문가에게만 국한되어 의사 결정에 병목 현상과 지연이 발생했습니다. 그러나 최신 임베디드 분석 도구는 사용자 친화적인 인터페이스, 직관적인 대시보드, 드래그 앤 드롭 기능으로 설계되어 비기술 사용자도 광범위한 기술 지식 없이도 통찰력을 생성할 수 있습니다. 셀프 서비스 분석으로의 이러한 전환은 최전선 직원이 데이터에 빠르게 액세스해야 하는 소매, 제조, 의료와 같은 산업에서 특히 중요합니다. 이러한 도구는 분석을 일상적인 애플리케이션에 직접 내장함으로써 사용자가 여러 플랫폼 간에 전환할 필요성을 없애 생산성과 의사 결정을 개선합니다. 이러한 추세는 확장성과 유연성을 제공하는 클라우드 기반 분석 플랫폼의 채택 증가로 더욱 가속화됩니다. 점점 더 많은 조직이 직원에게 셀프 서비스 기능을 제공하는 것의 가치를 인식함에 따라 비기술적 사용자에게 맞춤화된 내장형 분석 솔루션의 개발이 가속화될 것으로 예상됩니다.

산업 분야 전반에 걸친 내장형 분석 확장

내장형 분석 도구 시장은 다양한 비즈니스 환경에서 실시간 데이터 통찰력에 대한 필요성이 증가함에 따라 광범위한 산업 분야에서 눈에 띄는 확장을 경험하고 있습니다. 내장형 분석은 전통적으로 금융 및 IT와 같은 분야에서 강력했지만 이제는 의료, 소매 및 제조와 같은 산업에 상당한 진출을 하고 있습니다. 예를 들어 의료 분야에서 내장형 분석 도구는 환자 데이터를 실시간으로 모니터링하고 치료 결과를 예측하며 운영 효율성을 최적화하는 데 사용되고 있습니다. 소매업체는 내장형 분석을 활용하여 개인화된 권장 사항을 제공하고 공급망 관리를 최적화하여 고객 경험을 향상시키고 있습니다. 제조 회사는 이러한 도구를 사용하여 생산 프로세스를 개선하고, 가동 중지 시간을 줄이고, 전반적인 운영 효율성을 향상시킵니다. 임베디드 분석 솔루션의 다재다능함과 적응성 덕분에 고유한 사용 사례와 요구 사항이 있는 다양한 산업 부문에 적용할 수 있습니다. 기업이 경쟁 우위를 위해 데이터를 활용할 방법을 계속 모색함에 따라 산업별 임베디드 분석 도구에 대한 수요가 증가하여 시장이 더욱 확대되고 다각화될 것으로 예상됩니다.

임베디드 분석에서 데이터 거버넌스 및 규정 준수의 중요성 증가

임베디드 분석 사용이 더 널리 퍼지면서 데이터 거버넌스와 규정 준수가 조직의 중요한 관심사로 부상했습니다. 유럽의 GDPR 및 미국의 CCPA와 같은 규정이 점점 더 엄격해짐에 따라 기업은 임베디드 분석 솔루션이 데이터 개인 정보 보호 및 보안 표준을 준수하는지 확인해야 합니다. 데이터 거버넌스는 데이터의 가용성, 사용성, 무결성 및 보안을 관리하는 것을 포함하며, 이는 민감한 정보를 처리하는 애플리케이션에 분석을 임베디드할 때 필수적입니다. 조직은 이제 역할 기반 액세스 제어, 데이터 암호화 및 감사 추적을 포함하여 강력한 데이터 거버넌스 기능을 제공하는 솔루션을 우선시하고 있습니다. 또한, 업계별 규정 준수는 특히 데이터 처리가 엄격하게 규제되는 의료, 금융, 정부와 같은 분야에서 임베디드 분석 도구에 대한 주요 구매 기준이 되고 있습니다. 이러한 추세는 통찰력을 제공할 뿐만 아니라 포괄적인 데이터 관리 기능을 제공하는 임베디드 분석 도구의 개발을 촉진하고 있습니다. 데이터 개인 정보 보호 규정이 계속 진화함에 따라 기업은 글로벌 및 지역 규정 준수 요구 사항과 일치하는 임베디드 분석 솔루션을 점점 더 많이 찾을 것입니다.

세그먼트별 통찰력

배포 모드

온프레미스 세그먼트

또한 기존 IT 인프라가 있는 대기업은 분석 도구를 기존 시스템에 맞게 사용자 지정하고 통합할 수 있는 기능 때문에 온프레미스 솔루션이 더 적합하다고 생각하는 경우가 많습니다. 이러한 기업은 복잡한 운영 환경을 가질 수 있으므로 온프레미스 솔루션에서 더 잘 수용할 수 있는 높은 수준의 사용자 지정이 필요합니다. 또한 레거시 시스템에 상당한 투자를 한 회사는 원활한 통합을 허용하고 클라우드 마이그레이션으로 인해 발생할 수 있는 잠재적 중단을 피할 수 있으므로 온프레미스 배포를 선호할 수 있습니다.

성능과 안정성도 온프레미스 세그먼트의 지배력을 촉진하는 주요 요인입니다. 데이터 처리 요구 사항이 높거나 인터넷 연결이 신뢰할 수 없는 지역에서 운영하는 조직은 일관된 성능을 보장하고 가동 중지 시간을 최소화하기 위해 온프레미스 솔루션을 선택할 수 있습니다. 외부 네트워크에 의존하지 않고도 대량의 데이터를 로컬에서 관리할 수 있는 기능은 속도와 데이터 처리 효율성 측면에서 상당한 이점을 제공합니다.

데이터 주권과 공급업체 잠금에 대한 우려로 인해 클라우드 솔루션으로 전환하는 것을 꺼리는 것은 온프레미스 임베디드 분석 도구에 대한 수요를 계속 뒷받침합니다. 엄격한 데이터 상주 요구 사항이 있는 지역에서 운영하는 기업이나 데이터에 대한 제어력을 잃을까 봐 우려하는 기업의 경우 온프레미스 배포가 여전히 선호되는 선택입니다. 보안, 사용자 지정, 성능 및 제어의 이러한 조합은 2023년 임베디드 분석 도구 시장에서 온프레미스 부문의 지배력을 공고히 했습니다.

지역별 통찰력

북미는 2023년 글로벌 임베디드 분석 도구 시장을 지배합니다.

북미는 데이터 기반 의사 결정에 크게 의존하는 성숙한 산업이 있는 고도로 발달된 경제를 가지고 있습니다. 미국과 캐나다의 금융, 의료, 소매, 제조와 같은 부문은 운영 최적화, 고객 경험 개선, 경쟁 우위 확보를 위해 분석의 중요성을 오랫동안 인식해 왔습니다. 이러한 산업에서 실시간 통찰력과 원활한 데이터 통합에 대한 수요가 증가함에 따라 내장형 분석 도구의 도입이 가속화되었습니다.

북미의 우위를 뒷받침하는 또 다른 요인은 이 지역의 유리한 규제 환경과 고급 데이터 개인 정보 보호 프레임워크입니다. 북미의 기업은 데이터 보안과 거버넌스를 강조하는 GDPR 및 CCPA와 같은 엄격한 규정을 준수해야 하는 압박이 커지고 있습니다. 강력한 규정 준수 기능을 제공하는 내장형 분석 도구에 대한 수요가 높으며, 북미 조직은 이러한 요구 사항을 충족하는 동시에 실행 가능한 통찰력을 얻는 데 도움이 되는 솔루션을 빠르게 채택했습니다.

이 지역은 디지털 혁신과 혁신에 중점을 두고 있어 클라우드 컴퓨팅, 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML)에 상당한 투자가 이루어졌습니다. 이러한 기술은 최신 내장형 분석 솔루션의 중요한 지원 요소로, 조직이 데이터에서 더 심층적인 통찰력을 얻을 수 있도록 합니다. 북미에서 AI와 클라우드 기반 플랫폼의 채택률이 높기 때문에 임베디드 분석의 통합은 분석 기능을 향상하고자 하는 기업에 자연스러운 확장 기능이 되었습니다.

최근 개발

• ROLLER는 2024년 5월 Google BigQuery와 협력하여 새로운 분석 도구를 출시한다고 발표했습니다. 이 도구는 고급 데이터 통찰력을 제공하도록 설계되어 기업이 데이터 기반 의사 결정을 내리고 운영을 최적화할 수 있습니다. Google BigQuery와 통합하여 이 솔루션은 확장 가능한 데이터 처리 및 실시간 분석을 제공하여 사용자가 고객 행동, 판매 추세 및 운영 성과에 대한 더 심층적인 통찰력을 얻을 수 있도록 합니다. 이 파트너십은 ROLLER의 고객에게 향상된 보고 기능과 더 정확한 분석을 제공하여 궁극적으로 비즈니스 성장을 촉진하고 고객 경험을 개선하는 것을 목표로 합니다.
• Zuar는 2023년 10월 AI 기반 분석 분야의 선두 주자인 ThoughtSpot과 전략적 파트너십을 발표했습니다. 이 협업은 데이터 접근성과 사용성에 대한 주요 장벽을 제거하여 공동 고객에게 향상되고 현대적인 데이터 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다. 이 파트너십을 통해 Zuar의 강력한 분석 인프라는 ThoughtSpot의 직관적인 AI 기반 플랫폼과 완벽하게 통합되어 조직이 고급 분석을 더욱 효율적으로 활용할 수 있도록 합니다. 두 회사는 강점을 결합하여 기업에 보다 깊고 실행 가능한 통찰력을 제공하여 더 나은 의사 결정을 용이하게 하고 다양한 산업에서 데이터 중심 성장을 촉진하고자 합니다.
• 2023년 4월, 선도적인 성과 관리 솔루션 공급업체인 Betterworks와 유명한 인사 분석 플랫폼인 Visier는 전략적 임베디드 분석 파트너십을 발표했습니다. 이 협업은 HR 및 인사 리더에게 조직 내 직원 성공의 주요 동인에 대한 포괄적인 통찰력을 제공하도록 설계되었습니다. Visier의 고급 분석 기능을 Betterworks의 성과 관리 플랫폼에 직접 통합함으로써 이 파트너십은 HR 리더가 직원 참여, 생산성 및 개발에 대한 실행 가능한 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다. 이러한 향상된 통찰력은 직원 성과를 높이고, 참여를 촉진하고, 전반적인 조직적 성공을 추진하기 위한 보다 효과적인 전략을 알리고, 궁극적으로 인력 관리에서 데이터 중심 의사 결정을 지원하기 위한 것입니다.

주요 시장 참여자

• Microsoft Corporation
• Salesforce,Inc.
• QlikTechInternational AB
• CloudSoftware Group, Inc. 
• SisenseLtd.
• Domo,Inc.
• MicroStrategyIncorporated
• SAP SE
• ZohoCorporation Pvt. Ltd. 
• OracleCorporation
• Idera,Inc. 
• Infor Equity Holdings LLC